微软车库的技术人员采用了一种安全的新方法来教授与自动驾驶和人工智能相关的驾驶操作，所采用的驾驶模拟概念似乎有点过时。仿真对科技行业和汽车行业来说都不是什么新鲜事。这种技术早些时候已经在许多游戏中使用过。随着图形技术的不断进步，许多驾驶模拟场景显得极其真实。唯一美中不足的是，这种操纵是虚拟的，而不是真实的驾驶操作。然而，对于自动驾驶人工智能来说，并没有必要对车辆进行实际控制。既然如此，为什么不使用这种逼真的驾驶模拟来帮助训练这种人工智能的驾驶能力呢？因此，微软员工Aditya Sharma带领Project Road Runner团队进行了上述研究。该团队采用了AirSim开源无人机模拟平台，该平台基于强大的虚幻引擎游戏引擎，可以提供真实的影响和动画。Project Road Runner团队的工作还帮助创建了一个自动驾驶开发应用程序，该应用程序已在AirSim上发布。有趣的是，Project Road Runner的系统无法直接用于自动驾驶人工智能的训练。事实上，该系统是让人工智能参与虚拟车辆的碰撞事故，这是该团队倡导的深度强化学习方法的重要内容。换句话说，Project Road Runner使人工智能能够通过在绝对安全的模拟测试环境中不断碰撞来学习如何安全驾驶。该系统可以收集大量的碰撞数据，这在真实的道路测试环境中是不可用的，因为频繁的碰撞意味着自动驾驶车辆的损坏，同时也有安全考虑。目前，由于资金和研发问题，微软尚未考虑将该项目作为商业产品，未来可能会将该项目的研究转化为转化为自动驾驶软件的基础（数据）。（本文图片选自slashgear.com）微软车库的技术人员采用了一种安全的新方法来教授与自动驾驶和人工智能相关的驾驶操作，所采用的驾驶模拟概念似乎有点过时。仿真对科技行业和汽车行业来说都不是什么新鲜事。这种技术早些时候已经在许多游戏中使用过。随着图形技术的不断进步，许多驾驶模拟场景显得极其真实。唯一美中不足的是，这种操纵是虚拟的，而不是真实的驾驶操作。然而，对于自动驾驶人工智能来说，并没有必要对车辆进行实际控制。既然如此，为什么不使用这种逼真的驾驶模拟来帮助训练这种人工智能的驾驶能力呢？因此，微软员工Aditya Sharma带领Project Road Runner团队进行了上述研究。该团队采用了AirSim开源无人机模拟平台，该平台基于强大的虚幻引擎游戏引擎，可以提供真实的影响和动画。Project Road Runner团队的工作还帮助创建了一个自动驾驶开发应用程序，该应用程序已在AirSim上发布。有趣的是，Project Road Runner的系统无法直接用于自动驾驶人工智能的训练。事实上，该系统是让人工智能参与虚拟车辆的碰撞事故，这是该团队倡导的深度强化学习方法的重要内容。换句话说，Project Road Runner使人工智能能够通过在绝对安全的模拟测试环境中不断碰撞来学习如何安全驾驶。该系统可以收集大量的碰撞数据，这在真实的道路测试环境中是不可用的，因为频繁的碰撞意味着自动驾驶车辆的损坏，同时也有安全考虑。目前，由于资金和研发问题，微软尚未考虑将该项目作为商业产品，未来可能会将该项目的研究转化为转化为自动驾驶软件的基础（数据）。（本文图片选自slashgear.com）
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